Souleigh ✨ Souleigh ✨
3年前
Next.js 11 的 一些新特性
作者:✏️在6月15日举行的上,来自世界各地的开发者,共同见证了Vercel团队最新版本的发布。Next.js11中包含的更新和新功能对已经流行的库进行了重大改进。在本文中,我们将深入研究其中一些对用户和开发人员体验都产生影响的更新。让我们开始吧!一致性就其核心而言,一致性是一组原则或编码指南,它将一些决策责任从开发人员手中夺走。通过设置默认
人间小土豆 人间小土豆
3年前
虚拟主机、VPS、云服务器三者的区别
对于服务器租用中的云服务有云虚拟主机、VPS主机和云服务器,由于这三种服务器名字和功能相似,让人傻傻分不清楚。那么这三者之间有什么区别呢?一、云虚拟主机,也常常被称为“虚拟空间”、“空间”;虚拟主机相对于其他两种云主机的主要区别就是,虚拟主机无需用户部署网站环境,通常默认支持多种建站环境,用户直接上传建站程序安装就可以使用。由于虚拟机空间不支持连接到桌面进行
Kubrnete Kubrnete
3年前
某个加密大马的解密
我们先来大致看看这个webshell长什么样下面的就是用base64进行编码后的样子,因为太长我就不给图了这里就是这个脚本余下的内容了,最下面的那个函数也就是解开这个加密whellshell的秘钥了,进过观察后我们发现了两个可以点,第一个就是那一大段的base64编码,然后就是那下面的一段,查了一下说是ECMAScript既然这样,我们先按照常规思路将被b
Stella981 Stella981
3年前
Android常见的加密和算法
1.不可逆的算法主要为MD5和SHA1算法。(二者都不属于加密只能算作一种算法)相同点:都是使用目前比较广泛的散列(Hash)函数,就是把任意长度的输入,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。计算的时候所有的数据都参与了运算,其中任何一个数据变化了都会导致计算出来的Hash值完全不同。(理论上来讲产生的密文都有可能产生碰撞)不同点:M
Stella981 Stella981
3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Stella981 Stella981
3年前
JavaScript中的陷阱大集合(一)
函数和操作符1、双等号操作符比较时会进行类型的强制转换,这意味着它可以比较两个不同类型的对象,在执行比较之前它将会尝试把这两个对象转换成同一个类型,举一个例子:"1"  1 //true然而,这样往往会误导我们,而且我们也不需要这样子来比较。在上面的例子中,我们完全可以先将字符串转换成数字型,然后利用对类型敏感的三重等号(
Wesley13 Wesley13
3年前
JS操控CSS样式完成小球自由落体运动,和大家分享一下制作心得。
   这篇心得本应该在一个月之前和大家一起分享的,由于本人比较懒,也几乎没有写博客的习惯,所以迟了一些。有一些内容只是一些个人的废话,可看可不看,毕竟在国内的应试教育下,大家基础物理知识都是很扎实的:  (废话)(背景:下面讨论的物体运动默认为宏观角度)一般情况下,物体在三维空间所发生的位移都可以解析为若干连续的在二维空间所发生的位移的和,同理,物
Stella981 Stella981
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
可莉 可莉
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
小万哥 小万哥
10个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。